与梯度下降不同的是,损失函数加入权重,使得靠近X的点增加权证,而远离的减少权重(降低贡献率)。损失函数: 其中 决定权重的下降速率,若 ,则区域是瘦高型的,若它大,则为庞宽型。若 is samll, 则 =1若 is large, 则 =0 4 代码实现 数据使用的都是Stanford公开课提供的数据,参考文献种有链接。代码一和代码二...
因为后面会讲到的lasso回归因为有正负号的问题,所以不能像梯度函数一样利用求导直接找出最小值,所以出现了坐标轴下降法的优化方式。 原理 一个可微的凸函数J(θ), 其中θ是nx1的 向量,即有n个维度。如果在某一点 ,使得 在每一个坐标轴θ (i = 1,2,...n)上都是最小值,那么 就是一个全局的最小值 具...
圆柱和球坐标下的散度和旋度:使用向量运算恒等式将散度和旋度转换为梯度运算。见第一行。 梯度场的旋度为0; 旋度场的散度为0。 梯度场总是指向函数增长最快的方向。 旋度的散度为零,意味着一个散度场任意叠加上一个有旋场不会改变其散度,也就是说光凭矢量场的散度无法唯一地确定这个矢量场。而光凭矢量场的旋...